repo-intake-and-plan
bởi lllllllama
Rigor Intake helper for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to scan a repository, read the README and common project files, extract documented commands, classify inference, evaluation, and training candidates, and return the smallest trustworthy reproduction plan to the main orchestrator. Do not use for environment setup, asset download, command execution, final reporting, paper lookup, or end-to-end orchestration.
npx skills add https://github.com/lllllllama/rigorpilot-skills --skill repo-intake-and-planrepo-intake-and-plan
Use this as the Rigor Intake helper. The installed slug remains
repo-intake-and-plan for compatibility.
When to apply
- At the beginning of README-first reproduction work.
- When the main skill needs a fast map of repo structure and documented commands.
- When inference, evaluation, and training candidates must be classified conservatively.
- When the user explicitly wants to inspect the repo first and not run anything yet.
When not to apply
- When execution has already started and the task is now about running commands or writing outputs.
- When the target is not a repository-backed reproduction task.
- When the user only wants paper interpretation without repo inspection.
- When the user already has a selected documented command and only needs setup or execution.
Clear boundaries
- This skill scans and plans.
- This skill is helper-tier and should usually be orchestrator-invoked.
- It does not install environments.
- It does not prepare large assets.
- It does not execute substantive reproduction commands.
- It does not decide high-risk patching.
Input expectations
- Target repository path.
- Access to README and common project files if present.
- Optional user hints about desired priority, such as inference-first.
Output expectations
- concise repo structure summary
- documented command inventory
- inferred candidate categories: inference, evaluation, training, other
- minimum trustworthy reproduction recommendation
- notable ambiguity or risk list
Notes
Use references/repo-scan-rules.md and helper scripts under scripts/.
Thêm skills từ lllllllama
ai-research-explore
lllllllama
Rigor Explore compatible skill slug for meaningful and potentially novel deep learning research candidates. Use when the researcher has chosen the task family, dataset, benchmark, evaluation method, provided SOTA references, and wants candidate-only exploration on top of `current_research` with auditable repo understanding, idea gating, fair comparison, and governed experiments written to `explore_outputs/`. Do not use for README-first trusted reproduction, open-ended direction finding,...
researchdata-analysisapi
analyze-project
lllllllama
Kỹ năng chỉ đọc Rigor Analyze / Rigor Audit dành cho kho lưu trữ nghiên cứu học sâu. Sử dụng khi người dùng muốn đọc và hiểu một kho lưu trữ, kiểm tra cấu trúc mô hình và các điểm vào huấn luyện hoặc suy luận, xem xét cấu hình và các điểm chèn, hoặc phát hiện các mẫu triển khai đáng ngờ mà không sửa đổi mã hoặc chạy các tác vụ nặng. Không sử dụng để thực thi lệnh chủ động, tái cấu trúc rộng, điều chỉnh mã suy đoán hoặc tự động sửa lỗi.
developmentcode-reviewresearch
ai-research-reproduction
lllllllama
Bộ điều phối chế độ tái tạo của RigorPilot dành cho việc tái tạo kho lưu trữ học sâu theo hướng README trước. Sử dụng khi người dùng muốn một luồng đầu-cuối, đáng tin cậy tối thiểu, đọc kho lưu trữ trước, chọn mục tiêu suy luận hoặc đánh giá nhỏ nhất có tài liệu, phối hợp tiếp nhận, thiết lập, thực thi đáng tin cậy, đào tạo đáng tin cậy tùy chọn, phân tích kho lưu trữ tùy chọn, và giải quyết khoảng trống bài báo tùy chọn, thực thi các quy tắc vá bảo thủ, ghi lại các giả định bằng chứng, sai lệch và điểm quyết định của con người,...
researchdevelopmentdocument
explore-code
lllllllama
Rigor Improve implementation leaf skill for auditable candidate implementation in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory work on an isolated branch or worktree to transplant modules, adapt a backbone, add LoRA or adapter layers, replace a head, or stitch together meaningful low-risk migration ideas with rollback-aware records in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted...
developmentresearchcode-review
minimal-run-and-audit
lllllllama
Rigor Run skill for README-first deep learning repo reproduction. Use when the task is specifically to capture or normalize evidence from the selected smoke test or documented inference or evaluation command and write standardized `repro_outputs/` files, including patch notes when repository files changed. Do not use for training execution, initial repo intake, generic environment setup, paper lookup, target selection, hidden scientific-meaning changes, or end-to-end orchestration by itself.
developmenttestingcode-review
env-and-assets-bootstrap
lllllllama
Kỹ năng thiết lập Rigor cho việc tái tạo repo deep learning theo hướng README-first. Sử dụng khi nhiệm vụ cụ thể là chuẩn bị môi trường conda-first bảo thủ, các giả định về đường dẫn checkpoint và dataset, gợi ý vị trí cache, và ghi chú thiết lập trước khi chạy trên một repo có tài liệu README. Không sử dụng cho việc quét repo, điều phối toàn bộ, diễn giải bài báo, báo cáo kết quả chạy cuối cùng, hoặc thiết lập môi trường chung không gắn với mục tiêu tái tạo cụ thể.
developmentdevops
explore-run
lllllllama
Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill for bounded exploratory evidence in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory runs such as small-subset validation, short-cycle guess-and-check, batch sweeps, idle-GPU search, or quick transfer-learning trials, with fair-comparison caveats and no-overclaim summaries in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted baseline...
researchdevelopmentdata-analysis
safe-debug
lllllllama
Kỹ năng Rigor Debug / Rigor Audit dành cho công việc nghiên cứu học sâu. Sử dụng khi người dùng dán một traceback, lỗi terminal, CUDA OOM, lỗi tải checkpoint, không khớp shape, triệu chứng mất NaN, hoặc thất bại huấn luyện và muốn chẩn đoán thận trọng trước khi vá lỗi, với các bản sửa lỗi debug được phân tách rõ ràng khỏi các đóng góp nghiên cứu. Không sử dụng cho việc tái cấu trúc rộng, thích ứng suy đoán, vá lỗi thăm dò tự động, hoặc làm quen kho lưu trữ chung.
developmenttestingcode-review